设计方案
风险预测：风险预测是指在发生故障前，通过数据分析、机器学习等方式，预测系统的风险情况，提前进行预防和处理。在故障应急响应中，风险预测可以作为重要参考，帮助快速识别问题的根本原因，提高故障处理效率和精度。故障响应 在发现故障...
地图组件
渲染效果 模型的渲染效果样式，包括：阴影设置：设置模型的阴影样式，通过打开或关闭 发射阴影 和 接收阴影 的开关，控制模型的阴影效果样式。说明 发射阴影（cast shadow）表示对其他mesh投射阴影，接收阴影（receive shadow）表示显示...
用户窃电识别
例如通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警及线损异常等信息监测窃漏电情况及计量装置故障，或根据报警事件发生前后客户计量点电流、电压及负荷数据情况，构建基于指标加权的用电异常分析模型，从而检查用户是否窃电或计量装置...
模型查看器
渲染效果 模型的渲染效果样式，包括：阴影设置：设置模型的阴影样式，通过打开或关闭 发射阴影 和 接收阴影 的开关，控制模型的阴影效果样式。说明 发射阴影（cast shadow）表示对其他mesh投射阴影，接收阴影（receive shadow）表示显示...
模型预测
您可以在模型排行榜中选择某个模型进行预测任务，本文为您详细介绍GDB Automl模型预测的方法。操作步骤 模型预测完成后，在模型排行榜中选择需要预测的模型，单击 预测.选择用于模型预测的数据帧，单击 预测。在模型预测结果中，可以查看...
代码逻辑场景
受影响的请求数 否 0 限制最多发生故障的请求总数，每生效一次故障计数加1，累计发生故障请求数超出设定值后，请求则不再发生故障。填写数值小于等于0时，则表示不限制。受影响的请求占比（%）否 0 限制发生故障的请求数占所有应该发生故障...
实例的节点故障处理机制
当节点发生故障后，系统会对故障节点进行检查与修复。节点故障期间实例的相关服务不可用。说明 单节点实例适用于测试、培训、非核心业务等场景，生产环境建议使用副本集实例或分片集群实例以保障服务的高可用性。副本集 图 1.副本集架构 ...
基本概念
RPO Recovery Point Objective（数据恢复点目标），指应用发生故障时预期的数据丢失量。例如，RPO=15 分钟，表示在应用发生故障时，最近 15 分钟的数据无法在云上恢复。RTO Recovery Time Objective（恢复时间目标），指故障发生时，在云...
API概览
PredictModel 模型服务预测API 模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。PredictClassifierModel 分类器服务预测API 文档自学习分类器预测接口。CreateModelAsyncPredict 模型异步预测API 文档自学习创建异步...
API概览
PredictModel 模型服务预测API 模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。PredictClassifierModel 分类器服务预测API 文档自学习分类器预测接口。CreateModelAsyncPredict 模型异步预测API 文档自学习创建异步...
JVM注入动态脚本
受影响的请求数 否 0 限制最多发生故障的请求总数，每生效一次故障计数加1，累计发生故障请求数超出设定值后，请求则不再发生故障。填写数值小于等于0时，则表示不限制。受影响的请求占比（%）否 0 限制发生故障的请求数占所有应该发生故障...
模型预测概述
本文为您介绍在Designer训练得到模型后，如何进行生产化部署以对新数据进行预测。部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。根据新数据预测的时效要求，预测任务分为两类：在线预测和离线预测。对于这两种需求，在Designer中都提供了...
应用场景
通过温度传感器对整个风机的温度测点进行实时监控，并对海量温度数据进行深度学习，构建风机故障检测与感知预测模型，最终做到提前1-2周识别风机微小故障并预警，单台风机单次重大事件维护成本大大降低。生产工艺优化 您可以使用工业大脑...
光模块故障
本文介绍光模块发生故障的原因和处理方法。问题现象 光模块连接后，接口指示灯没有变为绿色。可能原因 光模块不兼容或损坏。智能接入网关设备支持的光模块型号请参见 光模块型号。说明 目前仅SAG-1000设备支持光模块插入。解决方案 通用多...
编辑任务
单击 图标，控制模型底面平面的显隐。单击 图标，显示模型的坐标轴，可以在地图上任意拖动。单击 图标，显示模型的旋转轴，可以任意旋转当前模型。单击 图标，显示虚模型的缩放轴，可以任意缩放当前模型。在 位置标定 窗口，可以通过输入...
类目预测功能介绍
什么是类目预测 搜索引擎效果优化在查询意图理解阶段有语义理解、命名实体识别、词权重分析、拼写纠错等手段，在排序阶段有文本相关度、人气模型、类目预测等手段。通过配置查询分析策略和调整排序公式，搜索效果优化有很大的提升空间，再...
单实例快速恢复
该方案为当前每个实例内部默认启用，当系统发生故障时，无需手工运维介入，系统可以自动恢复。在恢复期间，如果查询算子需要访问恢复中的节点，则查询会立即失败。节点恢复速度在一分钟左右，当表数量明显增加时，恢复时间会更长。Hologres...
获取平台模型最新状态
如果关联的限界上下文发生变化，则中断操作，有相应提示：应用关联的模型发生变化，请修改并重新加载.bizworks/bizworks.yml 配置文件。操作步骤 打开IDEA，您可以通过以下三种方式获取平台模型最新状态。在顶部导航栏选择 View>Tool ...
模型评测
完成模型部署后，如需测试模型的效果，可在模型评测中进行评测，模型评测需要首先构建评测的数据集，构建方法类似于训练集的构建，数据格式同样是问答Pair对，对于Prompt而言往往是需要验证的问题，对于Completion而言往往是评测参考的答案...
文本摘要预测
您可以使用文本摘要预测组件，对已训练好的文本摘要模型进行测试，并根据预测结果评估模型的推理效果。本文为您介绍文本摘要预测组件的配置方法。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：Designer。...
概述
本文为您介绍SQLML的功能、支持的机器学习模型、支持的预测模型函数和评估模型函数。功能介绍 MaxCompute SQLML功能依赖MaxCompute和 人工智能平台 PAI 阿里云产品。您可以通过客户端开发MaxCompute SQLML作业，基于 人工智能平台 PAI 对...
Designer使用案例汇总
其他通用案例 案例名称 描述 保障离线在线一致性的CTR预估方案 介绍如何使用经典的CTR点击率预估数据集Avazu训练一体化模型，并将离线调试完成的 归一化预测->独热编码预测->向量聚合->FM预测 流程完整部署到EAS。心脏病预测 介绍如何通过...
GetModelAsyncPredict-获取模型异步预测结果API
模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权...
GetModelAsyncPredict-获取模型异步预测结果API
模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 调试 授权信息 当前API暂无...
条件随机场预测
条件随机场预测是基于linearCRF在线预测模型的算法组件，主要应用于处理序列标注问题。本文为您介绍条件随机场预测算法组件的参数配置和使用示例。参数配置 Designer 支持通过可视化方式配置组件参数。参数 描述 请选择ID列 样本以N元组的...
什么是故障演练
适用场景 故障演练可适用于以下典型场景：衡量微服务的容错能力 通过模拟调用延迟、服务不可用、机器资源满载等，查看发生故障的节点或实例是否被自动隔离、下线，流量调度是否正确，预案是否有效，同时观察系统整体的QPS或RT是否受影响。...
预测
预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 组件截图 二、参数说明 字段设置 参数名称 参数说明 ...
软测量校正
计算逻辑原理 当化验值校正确认信号从“校验中”变为“校验完毕”时：根据输入的年月日等时间点得到时间T，从IGate中读取T-K（即预测模型时间偏差）前后deltaT（即时间偏差上限）时间范围内的“预测值”历史数据，找到最接近T-K时刻的预测...
EasyCkpt：AI大模型高性能状态保存恢复
EasyCkpt是PAI为PyTorch大模型训练场景而开发的高性能Checkpoint框架，通过实现接近0开销的模型保存机制，提供了大模型训练全过程进度无损的模型保存与恢复的能力。目前EasyCkpt支持当前流行的两种大模型训练框架Megatron和DeepSpeed，本文...
计费概述
图片预测计费说明 基本描述：根据您使用智能视觉服务按照图片预测或实时流截帧后图片预测总张数计费。模型功能 价格（计费单位：元/千张）明厨亮灶-帽子口罩识别 0.8 明厨亮灶-手套识别 1 计费规则 计费项：图片预测 1.付费方式：后付费 2....
横向预测
一、组件说明 横向预测组件是专门用于横向模型预测的组件，如横向逻辑回归二分类、横向MLP二分类等。输入为预测数据表和模型，输出为预测结果。支持使用单方或多方联合数据，获得横向模型预测结果。横向二分类和多分类模型预测结果包括...
DSW使用案例汇总
使用EasyTransfer进行文本分类 本文以文本分类为例，为您介绍如何在 DSW 中使用EasyTransfer，包括启动训练、评估模型、预测模型以及导出并部署模型。使用EasyASR进行语音识别 本文以语音识别为例，为您介绍如何在 DSW 中使用EasyASR算法包...
概念解释
模型调优 预置模型 预置模型为未经过任何训练的原始模型，您可以通过选择基础模型进行训练从而得到自创模型，不同的基础模型的参数和能力不同，我们将持续推出不同能力方向的模型。自定义模型 自订阅模型是基于您训练过的模型进行再次训练...
V3.3.41版本说明
V3.3.41中，自动化营销支持通过 阿里云Quick Tracking 数据采集获取实时行为事件，智能实验室的品牌高潜预测、商品匹配推荐分别成为独立模块并更名为复购预测、货品推荐，此外，还对功能、交互进行了多项优化升级。发布时间 2021年12月16日...
故障复盘
复盘文档一般包含以下内容：故障简述：故障概述、影响面、处理人等 故障背景：故障发生时的业务链路 故障时间线：着重强调故障引入、故障发生、故障发现、业务响应、恢复执行、故障恢复几个时间点 故障原因分析：建议先一句话总结，再进行...
扫描上报和合并代码模型
如果关联的限界上下文发生变化，则中断操作，且有相应提示：应用关联的模型发生变化，请修改并重新加载.bizworks/bizworks.yml 配置文件。什么是依赖 一个类的字段类型、方法出入参类型、继承类型使用到的其他类型均作为当前类的依赖。...
什么是AutoML
背景 在机器学习模型中，超参数（Hyper Parameter，简称超参）是用来控制模型训练的一组参数，是训练机器学习模型时用到的外部配置参数。超参数在模型训练开始之前应设置好。超参数不同于模型内部参数，模型内部参数在学习过程中被不断地...
FAQs
答：经过测试团队对GTM多次测试验证，当应用服务发生故障时，GTM能在 3分钟左右 准确发现故障并切换。全网故障恢复时间=故障发现时间+全网生效时间。说明 受限于拨测平台探点发生变化和全国各地运营商TTL缓存原因，如使用不同的拨测平台、...
常见问题-FAQ
答：经过测试团队对GTM多次测试验证，当应用服务发生故障时，GTM最快可在1分钟左右准确发现故障并切换。全网故障恢复时间=故障发现时间+全网生效时间。说明 受限于拨测平台探点发生变化和全国各地运营商TTL缓存原因，如使用不同的拨测平台...
API概览
API 描述 GetPredictResult 调用GetPredictResult获取模型预测结果 CreateAsyncPredict 调用CreateAsyncPredict创建一个异步预测 GetAsyncPredict 调用GetAsyncPredict获取异步预测结果 RunPreTrainService 调用预训练模型服务
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